Sidelink Radio Resource Management for Vehicular Communications in Co-Operative Automated Driving

Automatisiertes Fahren zeichnet sich als zentraler Technologietrend ab und bietet eine Chance zur Koordinierung autonomer Fahrzeuge zur Verbesserung des Straßenverkehrsflusses, der Kraftstoffeffizienz und der Betriebssicherheit. In diesem Zusammenhang stellt kooperatives automatisiertes Fahren (KAF) ein Mittel für Fahrzeuge dar, eine kooperative Planung der Bewegungspfade durchzuführen und die Umgebungswahrnehmung durch Nutzung ihrer Fahrzeug-zu-Fahrzeug (FZF)-Kommunikationsfunktionen mittels in Kommunikationsdistanz befindlichen Fahrzeugbenutzerequipments (FBEs) zu verbessern. Typische Beispiele für KAF sind das Kolonnenfahren, ein kooperativer Spurwechsel und die kooperative Kollisionsvermeidung. Die Anforderungen an die Dienstgüte (DG) für die KAFFZF-Kommunikation sind sehr unterschiedlich mit einer Zuverlässigkeit von 90 bis 99,999 Prozent und einer Ende-zu-Ende-Paketverzögerung von 3 bis 100 ms. Hierbei spiegelt die Flexibilität der DG-Anforderungen die Leistungstoleranz wider, die sich je nach Anwendungsfall und unterschiedlichen Niveaus der Automatisierung auf Kosten suboptimaler Abläufe einstellen. Eine Schlüsselrolle spielt das Radio Resource Management (RRM) im sogenannten Sidelink, also in der direkten FZF-Übertragung, mit DG-bewusster Funkressourcenplanung (FRP) zur Erfüllung der KAF-DG-Anforderungen. Letztere bedingen eine enge Interaktion zwischen KAF-Anwendungen und dem Sidelink-RRM. Darüber hinaus erfordert KAF FZF-Interaktionen und Interferenzkoordination zwischen FBEs unterschiedlicher Mobilfunknetzbetreiber (MNB), und vertikale Partner (z. B. Automobilunternehmen) möchten möglicherweise die Sidelink-Funkressourcen steuern. Daher muss das Sidelink-RRM vom Netzwerk des Betreibers abstrahiert oder entkoppelt werden. Zu diesem Zweck wird die Sidelink-RRM-Funktionalität auf betreiberunabhängige cloudbasierte Netzwerkeinheiten verlagert, auf die FBEs über unterschiedliche MNBs hinweg zugreifen können. Es wird ein cloud-fähiges Sidelink-RRM-Framework eingeführt, das die Platzierung der Sidelink-RRM-Funktionalität in einer logisch zentralisierten Cloud-Einheit und in einer Umgebung mit unterschiedlichen Betreibern ermöglicht. Durch die Berücksichtigung der unterschiedlichen DG-Anforderungen einer KAFMulticast-Gruppenkommunikation in Form von Nutzenfunktionen wird ein DGabhängiges und nutzenbasiertes mehrkriterielles Optimierungsproblem zur Funkressourcenzuteilung beschrieben. Letzteres zielt auf die Maximierung einer aggregierten Nutzenfunktion ab, wobei sich die Ressourcen auf Ressourcenblöcke (RBs) und Modulations- und Kodierungsschemata beziehen. Darüber hinaus wird eine heuristische zentralisierte FRP-Lösung geringer Komplexität vorgeschlagen und für cloudbasiertes Sidelink-RRM mit potenziell hoher Fahrzeug-zu-Netzwerk (FZN)-Verbindungsverzögerung sowie für dynamische Fahrzeugumgebungen analysiert. Um das Problem der Erfassung fehlender Kanalzustandsinformation (KZI) zu adressieren, wird die dynamische FRP-Lösung unter Verwendung langsam variierender Kanalparameter (z. B. der Pfaddämpfung), die als langsame KZI bezeichnet werden, verbessert. Ein Edge-Cloud-fähiges semi-zentralisiertes Sidelink-RRM-Framework wird vorgeschlagen, um den dynamischen Scheduler unter Ausnutzung der Rechenleistung der autonomen Fahrzeuge näher an die FBEs zu bringen. Um die resultierenden Vorteile zu nutzen, wird das Ressourcenallokationsproblem in drei Aufgaben mit hoher Modularität und Abstimmbarkeit aufgeteilt. Diese Aufgaben umfassen eine FBE-Clusterbildung, eine RB-Pool-Zuweisung zwischen Clustern und eine Ressourcenzuweisung zur optimierten Sidelink-FRP innerhalb eines Clusters, welche auf unterschiedlichen Zeitskalen an verschiedenen Cloud-Entitäten (zentral und am Rand) mit einer reduzierten dynamischen Planungsverzögerung durchgeführt werden können. Ein graphentheoretischer Ansatz wird vorgestellt mit 1. einem KAF-Fahrzeuggruppen-Clustering als Clique-Partitionierungsproblem, das die Koordination auf der Steuerungsebene zwischen sendenden Fahrzeugen ermöglicht, um das Hidden-Node-Problem und die durch die Halbduplex-Einschränkung auferlegten Einschränkungen zu vermeiden und 2. einer Cluster-zu-RB-Pool-Zuordnung als Max-Min-Fairness-Problem auf einem gewichteten Ressourcenkonfliktgraphen, das den Kompromiss zwischen einer verbesserten Spektrumsnutzung (durch die effiziente Wiederverwendung von Sidelink-Ressourcen zwischen Clustern) und der Begrenzung der Interferenzen zwischen Clustern auf ein akzeptables Maß behandelt. Zusätzlich wird eine einfache Lösung zur Intra-Cluster-Ressourcenzuweisung vorgestellt. Realistische Szenarien von Fahrzeugen, die in einem Mobilfunksystem der fünften Generation simuliert werden, liefern Resultate, welche die Fähigkeit der vorgeschlagenen Systeme zur effektiven Anpassung an unterschiedliche KAF-Anforderungen belegen. Selbst bei hoher FZN-Verbindungsverzögerung bietet die langsame KZI-basierte zentrale FRP eine hohe FZF-Verbindungsqualität, welche die strengen Zuverlässigkeitsanforderungen erfüllt. Dies geht jedoch zu Lasten der Ressourcennutzung und somit der Paketverzögerungsgüte in FZF-Verbindungen. Dennoch zeigt ein semi-zentralisiertes Schema erhebliche Gewinne hinsichtlich der Paketverzögerung bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung einer hohen FZF-Verbindungsqualität.